Analisi dei Dati di Mercato Statunitense¶
In questo progetto ho analizzato i dati storici di diverse azioni del mercato statunitense. I dataset sono stati ottenuti da Yahoo Finance.
Obiettivi dell'analisi:
Esaminare l'andamento storico degli indici principali
Valutare la volatilità annuale degli indici
Analizzare il volume medio annuale degli indici
Confrontare la performance annuale dei principali settori
Calcolare le correlazioni tra i rendimenti delle azioni FAANG
Analizzare la correlazione tra rendimenti delle azioni e materie prime
Eseguire un backtesting di una strategia di trading basata sulle medie mobili
Trend Storico degli Indici Principali (Ultimi 10 anni)¶
SPY (S&P 500)
DIA (Dow Jones Industrial Average)
QQQ (NASDAQ-100)
Osservazioni:
Tutti gli indici mostrano una resilienza post-2020.
Il settore tecnologico (QQQ) ha avuto una crescita superiore rispetto agli altri indici.
Volatilità Annuale degli Indici Principali (2014-2023)¶
SPY (S&P 500)
DIA (Dow Jones Industrial Average)
QQQ (NASDAQ-100)
Osservazioni:
Volatilità significativamente aumentata nel 2020 per tutti gli indici.
QQQ ha generalmente mostrato una maggiore volatilità rispetto a SPY e DIA.
Volume Medio Annuale degli Indici Principali (2014-2023)¶
SPY (S&P 500)
DIA (Dow Jones Industrial Average)
QQQ (NASDAQ-100)
Osservazioni:
SPY ha il volume medio annuale più alto, riflettendo la sua popolarità e liquidità.
QQQ mostra una tendenza crescente nel volume, specialmente dopo il 2017.
Performance Annuale dei Settori (Ultimi 5 Anni)¶
Tecnologia (XLK)
Energia (KLE)
Sanità (KLV)
Industria (KLI)
Beni di Consumo (XLP)
Osservazioni:
Il settore della Tecnologia ha mostrato una forte performance durante gli ultimi 5 anni, tranne nel 2022.
Il settore dell'Energia ha avuto una forte variabilità con cali nel 2020 e recuperi nel 2021 e 2022.
Matrice di Correlazione dei Rendimenti delle Azioni FAANG¶
META (Meta)
AAPL (Apple)
AMZN (Amazon)
NFLX (Netflix)
GOOG (Google)
Osservazioni:
La correlazione più alta è tra GOOG e AMZN (0.64).
Correlazione moderata tra META e GOOG (0.63).
AAPL mostra correlazioni moderate con AMZN (0.54) e GOOG (0.59).
NFLX tende ad avere correlazioni più basse con le altre azioni.
Matrice di Correlazione tra Azioni e Materie Prime¶
Aziende Coinvolte:
XOM (ExxonMobil): Petrolio e gas naturale
CVX (Chevron): Petrolio e gas naturale
NEM (Newmont Corporation): Oro e metalli preziosi
FCX (Freeport-McMoRan): Rame e metalli industriali
COP (ConocoPhillips): Petrolio e gas naturale
Dataset Materie Prime:
Oro, Argento e Rame: Precious Metals Data
Petrolio e Gas naturale: Fuels Futures Data
Osservazioni:
NEM e FCX mostrano una correlazione moderata con oro, argento e rame.
XOM, CVX e COP mostrano una bassa correlazione con petrolio e gas naturale, dovuto alla natura diversificata delle operazioni di queste aziende.
Backtesting della Strategia di Trading basata sulle Medie Mobili¶
Segnali di Acquisto: Generati quando la media mobile a 50 giorni incrocia verso l'alto la media mobile a 200 giorni.
Segnali di Vendita: Generati quando la media mobile a 50 giorni incrocia verso il basso la media mobile a 200 giorni.
Rendimento totale: 24.42% Max Drawdown: 10.42%
Conclusioni¶
In sintesi, le analisi condotte hanno evidenziato alcuni punti chiave:
Resilienza degli Indici: I principali indici di mercato hanno mostrato una resilienza post-2020, con il settore tecnologico che ha registrato la crescita più significativa.
Volatilità Annuale: La volatilità annuale ha avuto un picco nel 2020 a causa della pandemia di COVID-19, con il NASDAQ-100 che ha mostrato la maggiore volatilità.
Volume di Scambio: Il volume medio di scambio dell'S&P 500 è stato costantemente il più alto, riflettendo la sua popolarità.
Performance dei Settori: Tra i settori analizzati, il settore tecnologico ha mostrato forti performance tranne nel 2022, mentre il settore dell'energia ha avuto una performance variabile con forti recuperi nel 2021 e 2022.
Correlazioni:
Correlazione moderata tra le azioni FAANG.
Correlazione moderata delle azioni NEM e FCX con argento, oro e rame. Correlazione Scarsa delle azioni XOM, CVX, COP con gas naturale e petrolio.
Backtesting della Strategia: Ottenuto un profitto del 24.42% con la strategia di trading basata sulle medie mobili applicata sull'azione SPY negli ultimi 10 anni.
Questi risultati forniscono una panoramica delle dinamiche del mercato e possono aiutare a informare decisioni di investimento future.